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基于㶲分析的天然气提氦联产LNG工艺优化

天然气工业 2024年第6期44卷 122-132页

作者：蒋洪刘清松祝梦雪程祥西南石油大学石油与天然气工程学院中国石油管道局工程有限公司第二工程分公司中国石油工程建设有限公司西南分公司

㶲分析是评估能量品位和能量利用效率的有效手段。基于㶲分析结果,可以准确识别工艺流程中不可逆性损失的位置及其产生的原因,并可为工艺优化提供方向。为提高某天然气凝液回收提氦联产LNG装置其关键设备的㶲效率,降低装置整体能耗,在采用... 详细信息

㶲分析是评估能量品位和能量利用效率的有效手段。基于㶲分析结果,可以准确识别工艺流程中不可逆性损失的位置及其产生的原因,并可为工艺优化提供方向。为提高某天然气凝液回收提氦联产LNG装置其关键设备的㶲效率,降低装置整体能耗,在采用改进的㶲分析方法基础上,基于Aspen HYSYS软件,详细分析了该装置关键设备的效能,进而提出工艺优化方案。研究结果表明:①㶲损可划分为4类,改进的㶲分析方法能得出设备的各类㶲损占比,用于评估设备的改进潜力;②在大多数设备中,内源性㶲损大于外源性㶲损,压缩机和空冷器主要为可避免内源性㶲损,冷箱的主要㶲损类别各异,塔器主要为不可避免㶲损;③采用多级闪蒸提浓代替双塔提浓,即脱甲烷塔塔顶气先进入氦气提浓塔预提浓后,再进入液化单元进一步提浓,总压缩功较原方案降低11575 kW,有效能利用率更高。结论认为,改进工艺后的㶲损较原方案降低了约21648.4 kW,系统㶲效率提高了约14.75%,优化结果验证了改进㶲分析在天然气提氦联产LNG工艺中的可行性,为实际工程中提氦工艺的优化提供了参考。

关键词：凝液回收提氦 LNG 㶲分析㶲损㶲效率节能降耗工艺优化

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考虑数据优势的在线平台数据投资和定价决策

中国管理科学 2024年

作者：席轩张玉林东南大学经济管理学院

随着数据资源成为驱动平台经济高质量发展的重要源动力，许多在线平台围绕着数据资源的争夺愈发激烈。本文考虑在线平台的数据优势，用两阶段博弈模型考察平台企业在数据投资策略和双边用户定价上的收益权衡，讨论了3种情形：垄断环境... 详细信息

随着数据资源成为驱动平台经济高质量发展的重要源动力，许多在线平台围绕着数据资源的争夺愈发激烈。本文考虑在线平台的数据优势，用两阶段博弈模型考察平台企业在数据投资策略和双边用户定价上的收益权衡，讨论了3种情形：垄断环境、广告商多归属的差异化竞争环境以及广告商单归属的差异化竞争环境。研究得出，无论是垄断平台还是竞争平台环境，数据投资的市场吸引力取决于平台对两边用户产生的边际效应与数据流通价值之间的权衡。在数据有差异的竞争环境，数据优势并不总能激励平台提高数据投资水平以及对用户的定价，数据投资策略还受到平台独占数据市场能力的影响。随着数据投资对消费者效用的负面效应逐渐向正面转变，投资策略将经历“均不投资”、“仅数据劣势平台投资”、“均投资”和“仅数据优势平台投资”四个阶段的演化。相比于广告商多归属，广告商单归属时，平台的数据投资水平降低而定价会提高；广告商的单归属行为还会加剧平台间对消费者和数据的双重竞争，进一步降低投资的市场吸引力而提高平台独占数据市场能力。

关键词：双边市场数据优势在线平台数据投资定价

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基于区块链的高校学情数据管理模型研究

基于区块链的高校学情数据管理模型研究

作者：潘晓梦云南师范大学

学位级别：硕士

足月新生儿维生素A、D水平变化与影响因素研究

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足月新生儿维生素A、D水平变化与影响因素研究

作者：李锦梦甘肃中医药大学

学位级别：硕士

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嘉兴城市园林中历史名园的保护和利用研究

嘉兴城市园林中历史名园的保护和利用研究

作者：王雨梦浙江农林大学

学位级别：硕士

在高质量发展的背景下,历史名园作为国粹,在文化传承保护、城市规划建设、满足人们使用需求和精神文化需求方面具有不可替代的作用。嘉兴的历史名园资源丰富,城市发展迅速,开展相关研究显得尤其重要。本文整理了地方志中210处宅园的信息... 详细信息

在高质量发展的背景下,历史名园作为国粹,在文化传承保护、城市规划建设、满足人们使用需求和精神文化需求方面具有不可替代的作用。嘉兴的历史名园资源丰富,城市发展迅速,开展相关研究显得尤其重要。本文整理了地方志中210处宅园的信息,并选取其中的12处历史名园为研究对象。首先摸清家底,采用文献收集、实地调研、绘制图表等方法对历史名园的发展脉络、现状位置、环境布局、建筑功能和形式等进行梳理。为更好发挥历史名园价值,从使用者的角度出发,进行使用后评价,发现历史名园中存在的问题并分析成因。根据调研结果,提出相关策略。研究得出以下结论:(1)根据现状调查可知,嘉兴城市园林中的历史名园现多作为城市中的公共空间承担游憩、生态、文化保存和体验等功能。保护工作基础扎实,对有历史遗存的园林遵循历史情况进行了修缮和保护,对部分无历史遗存的园林,结合城市建设和现代需求进行了复建。但存在管理缺失、空间闲置、文化展示单调的问题。(2)通过对专家和游人进行使用后评价了解到,使用者认为嘉兴城市园林中的历史名园自然环境优美,保存状况良好。但作为历史文化的载体,文化感知体验较为单调,管理宣传力度较弱;作为城市园林,建筑功能和基础设施未能满足使用需求。(3)经过上述调研和分析,笔者认为需要针对历史名园的特殊性质制定差异化的管理法规,并建立反馈机制,以促进嘉兴城市园林中历史名园的科学管理和运行;并且历史名园规划应与城市系统规划有机结合,同时采用数字化技术创新资源保存和活化方式,更加靠近保护和利用相互平衡的目标。本文通过定性和定量相结合的方法,对嘉兴城市园林中的历史名园保护和利用现状和提升策略进行分析总结。但仍有待进一步深化和完善,未来的研究可以从信息采集方法、提升策略的有效性验证以及跨地区比较等方面展开,为历史名园保护和利用提供更为科学的理论和实践支持。

关键词：历史名园保护利用嘉兴使用后评价

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高应力状态下岩体爆破动态力学行为研究

高应力状态下岩体爆破动态力学行为研究

作者：吴延梦安徽理工大学

学位级别：硕士

基于组合时域特征提取和Stacking集成学习的燃煤锅炉NO_(x)排放浓度预测

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中国电机工程学报 2024年第16期44卷 6551-6564,I0022页

作者：唐振浩隋梦璇曹生现东北电力大学自动化工程学院吉林省吉林市132012

为提高火电厂锅炉出口NO_(x)排放浓度的预测精度,提出一种考虑组合时域特征的Stacking集成学习模型。首先,为挖掘数据深层信息,采用时序分析、完全自适应噪声集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with ada... 详细信息

为提高火电厂锅炉出口NO_(x)排放浓度的预测精度,提出一种考虑组合时域特征的Stacking集成学习模型。首先,为挖掘数据深层信息,采用时序分析、完全自适应噪声集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise analysis,CEEMDAN)和统计学计算数据标准差、偏度等特征的方法进行组合时域特征提取以构建重构数据;其次,考虑到重构数据中存在的冗余变量对模型的精度有所影响,利用遗传算法(genetic algorithm,GA)对重构数据进行特征降维;最后,为充分发挥各个模型的优势以提高模型的预测精度,构建以极限学习机(extreme learning machines,ELM)、深度神经网络(deep neural networks,DNN)、多层感知器(multilayer perceptron,MLP)、极限梯度提升算法(extreme gradient boosting,XGBoost)为基模型和以回声状态网络(echo state network,ESN)为元模型的Stacking集成学习NOx排放浓度预测模型。实验结果表明:该预测模型在不同数据集下都有着不错的预测效果,预测误差均小于2%,能够对锅炉NOx排放浓度实现精准预测。

关键词： NO_(x)排放浓度时序特征时域特征数据重构 Stacking集成学习

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基于数学基本思想的高中函数模型的教学研究

基于数学基本思想的高中函数模型的教学研究

作者：徐朝梦长江大学

学位级别：硕士

基于生产函数法和DEVA模型的互联网平台企业数据资产价值评估

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基于生产函数法和DEVA模型的互联网平台企业数据资产价值评估

作者：罗曦梦重庆理工大学

学位级别：硕士

随着互联网3.0时代的到来,以互联网技术为核心的数字经济发展迅猛,数据资产已成为重塑全球经济格局的新型生产要素。2022年我国数字经济规模首次超过50万亿元,占GDP比重高达41.5%,其中第三产业数字经济占比最高。隶属第三产业的互联网... 详细信息

随着互联网3.0时代的到来,以互联网技术为核心的数字经济发展迅猛,数据资产已成为重塑全球经济格局的新型生产要素。2022年我国数字经济规模首次超过50万亿元,占GDP比重高达41.5%,其中第三产业数字经济占比最高。隶属第三产业的互联网平台行业,兼具互联网及平台特性,能最早发掘到数据的价值,截至目前互联网平台企业已经早早的意识到,数据可以成为一种资产,合理运用数据资产可以给企业带来现金流。但目前学术界对企业数据资产估值还没有公认的评估体系,数据资产仍旧是一种“新”的资产。根据《企业数据资源相关会计处理暂行规定》,企业的数据资源应纳入资产负债表。但准则中的具体核算规定还并不完善,理论和实践方面都存在问题。从理论层面来说,由于企业数据资产大部分是间接获利,其获利的方式常常以资产组合的形式体现,如何将数据资产贡献与其他资产的贡献区分开,是目前估值过程中的难题。构建企业数据资产价值评估体系,解决数据资产估值的问题迫在眉睫。本文的研究对象为互联网平台企业数据资产,文中首先给出互联网平台企业的界定,将该类企业按照多种维度分类,剖析互联网平台企业的特点,初步确定使用DEVA法计算互联网平台企业的整体价值。其次,本文对数据资产做出清晰的界定,分析数据资产获利的途径及其特性,初步确定将数据资产作为一项生产要素纳入生产函数中。在理论分析并选择出合适的评估方法后,收集与目标企业规模相近的互联网平台企业近5年资料,构建面板数据,代入改进后的C-D生产函数中进行回归分析,计算出互联网平台企业数据要素的贡献率。分析目标企业的数据资产构成及获利方式,使用修正后的DEVA法确定评估基准日目标企业的整体价值。最后,根据目标企业的规模修正数据资产价值贡献率,将其与企业整体价值相乘,得到目标企业数据资产的价值。本文创新性的将数据资产视为能带来产出的一项新生产要素纳入柯布道格拉斯生产函数中,构建面板回归模型并计算出互联网平台这一类企业的数据资产贡献率,再结合目标企业进行修正,乘以目标企业整体资产价值得到企业数据资产价值。由此,形成了一个相对完整的数据资产价值评估模型,希望能够为互联网平台企业数据资产的估值提供一些新的思路。

关键词：数据资产互联网平台企业生产函数价值贡献率